
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Burst 16/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 6/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 140.206.194.94 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 140.206.194.94.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
140.206.194.94 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 140.206.194.94, geolocalizado em Jinrongjie, China, operando na rede de China Unicom Shanghai network, como fonte de atividade de rede suspeita. O endereço esteve ativo por 3 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 57 requisições sinalizadas a uma taxa de ~19/dia. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. China atualmente responde por 2,898 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. A pontuação de 85/100 indica um ator malicioso confirmado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.